Statistics of sea-effect snowfall along the Finnish coastline based on regional climate model data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The formation of convective sea-effect snowfall (i.e., snow bands) is triggered by cold air outbreaks over a relatively warm and open sea. Snow bands can produce intense snowfall which can last for several days over the sea and potentially move towards the coast depending on wind direction. We defined the meteorological conditions which statistically favor the formation of snow bands over the north-eastern Baltic Sea of the Finnish coastline and investigated the spatio-temporal characteristics of these snow bands. A set of criteria, which have been previously shown to be able to detect the days favoring sea-effect snowfall for Swedish coastal area, were refined for Finland based on four case study simulations, utilizing a convection-permitting numerical weather prediction (NWP) model (HARMONIE-AROME). The main modification of the detection criteria concerned the threshold for 10 m wind speed: the generally assumed threshold value of 10 m s−1 was decreased to 7 m s−1. The refined criteria were then applied to regional climate model (RCA4) data, for an 11-year time period (2000–2010). When only considering cases in Finland with onshore wind direction, we found on average 3 d yr−1 with favorable conditions for coastal sea-effect snowfall. The heaviest convective snowfall events were detected most frequently over the southern coastline. Statistics of the favorable days indicated that the lower 10 m wind speed threshold improved the representation of the frequency of snow bands. For most of the favorable snow band days, the location and order of magnitude of precipitation were closely captured, when compared to gridded observational data for land areas and weather radar reflectivity images. Lightning were observed during one third of the favorable days over the Baltic Sea area.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».